TRACE:智能体识别缺失能力自我改进,Qwen3.6-27B达73.2%

Check out TRACE, a new self-improvement approach where the agent identifies the missing capabilities...

精选理由

斯坦福AI Lab搞了个新方法TRACE,让AI自己找短板补课。只用四分之一训练量就超过了GRPO和GEPA,还赢了大模型Codex 5.2和GLM 5。

AI 摘要

斯坦福AI实验室提出TRACE自我改进方法,智能体通过识别自身失败背后的缺失能力并进行针对性训练来提升。TRACE训练的Qwen3.6-27B在SWE-bench Verified上达到73.2%,超过Codex 5.2和GLM 5等更大模型,同时以少于1/4的训练rollout击败GRPO和GEPA。该工作已在ICML AIWILD获得Spotlight论文。

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斯坦福AI实验室提出TRACE自我改进方法,智能体通过识别自身失败背后的缺失能力并进行针对性训练来提升。TRACE训练的Qwen3.6-27B在SWE-bench Verified上达到73.2%,超过Codex 5.2和GLM 5等更大模型,同时以少于1/4的训练rollout击败GRPO和GEPA。该工作已在ICML AIWILD获得Spotlight论文。

Stanford AI LabCheck out TRACE, a new self-improvement approach where the agent identifies the missing capabilities behind its own failures and trains itself to address them. TRACE-trained Qwen3.6-27B reaches 73.2% on SWE-bench Verifie
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